{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "initial_id",
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import os\n",
    "\n",
    "from sympy.physics.units import force\n",
    "\n",
    "os.environ[\"HUGGINGFACE_HUB_URL\"] = \"https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/hugging-face-hub\"\n",
    "os.environ[\"HF_DATASETS_URL\"] = \"https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/hugging-face-datasets\"\n",
    "os.environ[\"HF_METRICS_URL\"] = \"https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/hugging-face-metrics\"\n",
    "os.environ[\"HF_HOME\"] = \"/Users/luckincoffee/Desktop/project/python/python-demo/home_cache\"\n",
    "# 设置缓存路径\n",
    "# os.environ[\"TRANSFORMERS_CACHE\"] = \"/Users/luckincoffee/Desktop/project/python/python-demo/model_cache\"\n",
    "os.environ[\"HF_DATASETS_CACHE\"] = \"/Users/luckincoffee/Desktop/project/python/python-demo/data_cache\"\n"
   ]
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "code",
   "outputs": [],
   "execution_count": null,
   "source": "from transformers import pipeline",
   "id": "37530a3bb8b4fc4e"
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "code",
   "outputs": [],
   "execution_count": null,
   "source": [
    "print(\"开始执行\")\n",
    "# 制定任务类型，再制定模型，创建基于执行模型的pipeline- 使用中文的\n",
    "pipe=pipeline(\"text-classification\",\"uer/roberta-base-chinese-extractive-qa\")\n",
    "print(pipe(\"你是个大坏蛋\"))\n",
    "print(\"执行结束\")"
   ],
   "id": "431e8fdce2aac24a"
  },
  {
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-11-29T02:12:23.088194Z",
     "start_time": "2024-11-29T02:10:14.207011Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "\n",
    "# Step1 初始化Tokenizer\n",
    "import  torch\n",
    "from transformers import pipeline, AutoModel, AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer\n",
    "tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese\")\n",
    "# Step2 初始化Model\n",
    "model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(\"uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese\")"
   ],
   "id": "1a2a65d35d5ea5a3",
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/opt/anaconda3/envs/llm/lib/python3.10/site-packages/huggingface_hub/file_download.py:797: FutureWarning: `resume_download` is deprecated and will be removed in version 1.0.0. Downloads always resume when possible. If you want to force a new download, use `force_download=True`.\n",
      "  warnings.warn(\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tokenizer_config.json:   0%|          | 0.00/295 [00:00<?, ?B/s]"
      ],
      "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
       "version_major": 2,
       "version_minor": 0,
       "model_id": "b64f281485f3408b815918861bfe57a3"
      }
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "config.json:   0%|          | 0.00/612 [00:00<?, ?B/s]"
      ],
      "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
       "version_major": 2,
       "version_minor": 0,
       "model_id": "38d8d46a24af4b20ba3a8710a4c00935"
      }
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "vocab.txt:   0%|          | 0.00/110k [00:00<?, ?B/s]"
      ],
      "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
       "version_major": 2,
       "version_minor": 0,
       "model_id": "f12e6a750b4b4fde921bd86b8355faa4"
      }
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "special_tokens_map.json:   0%|          | 0.00/112 [00:00<?, ?B/s]"
      ],
      "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
       "version_major": 2,
       "version_minor": 0,
       "model_id": "ba78f262139b4389894e816f9abcf4cf"
      }
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "pytorch_model.bin:   0%|          | 0.00/409M [00:00<?, ?B/s]"
      ],
      "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
       "version_major": 2,
       "version_minor": 0,
       "model_id": "8158221632324c429a23e2d017255787"
      }
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "execution_count": 1
  },
  {
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-11-29T02:15:49.743613Z",
     "start_time": "2024-11-29T02:15:49.683062Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "# Step3 数据預処理\n",
    "input_text =\"我觉得不太行！\"\n",
    "inputs = tokenizer(input_text, return_tensors=\"pt\")\n",
    "print(inputs)\n",
    "# Step4 模型预测\n",
    "res = model(**inputs).logits\n",
    "print(res)\n",
    "# Step5 结果后处理\n",
    "pred = torch.argmax(torch.softmax(res, dim=-1))\n",
    "print(pred)\n",
    "print(model.config.id2label)\n",
    "result = model.config.id2label.get(pred.item())\n",
    "print(result)"
   ],
   "id": "76e23402322df9c9",
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "{'input_ids': tensor([[ 101, 2769, 6230, 2533,  679, 1922, 6121, 8013,  102]]), 'token_type_ids': tensor([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])}\n",
      "tensor([[ 1.7376, -1.8681]], grad_fn=<AddmmBackward0>)\n",
      "tensor(0)\n",
      "{0: 'negative (stars 1, 2 and 3)', 1: 'positive (stars 4 and 5)'}\n",
      "negative (stars 1, 2 and 3)\n"
     ]
    }
   ],
   "execution_count": 8
  },
  {
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-11-29T02:28:24.908458Z",
     "start_time": "2024-11-29T02:28:24.903199Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "from transformers import AutoTokenizer\n",
    "\n",
    "sen='弱小的我也有大梦想！大家一起加油'"
   ],
   "id": "375d64c86c532eca",
   "outputs": [],
   "execution_count": 9
  },
  {
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-11-29T02:28:27.227576Z",
     "start_time": "2024-11-29T02:28:26.346811Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese\")\n",
    "print(tokenizer)"
   ],
   "id": "e332cc32e3becca8",
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/opt/anaconda3/envs/llm/lib/python3.10/site-packages/huggingface_hub/file_download.py:797: FutureWarning: `resume_download` is deprecated and will be removed in version 1.0.0. Downloads always resume when possible. If you want to force a new download, use `force_download=True`.\n",
      "  warnings.warn(\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "BertTokenizerFast(name_or_path='uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese', vocab_size=21128, model_max_length=1000000000000000019884624838656, is_fast=True, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]', 'cls_token': '[CLS]', 'mask_token': '[MASK]'}, clean_up_tokenization_spaces=True),  added_tokens_decoder={\n",
      "\t0: AddedToken(\"[PAD]\", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),\n",
      "\t100: AddedToken(\"[UNK]\", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),\n",
      "\t101: AddedToken(\"[CLS]\", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),\n",
      "\t102: AddedToken(\"[SEP]\", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),\n",
      "\t103: AddedToken(\"[MASK]\", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),\n",
      "}\n"
     ]
    }
   ],
   "execution_count": 10
  },
  {
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-11-29T02:30:02.099126Z",
     "start_time": "2024-11-29T02:30:02.086874Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "# 将tokenizer 保存到本地\n",
    "\n",
    "tokenizer.save_pretrained(\"./home_cache\")"
   ],
   "id": "881ee05927014cb7",
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "('./home_cache/tokenizer_config.json',\n",
       " './home_cache/special_tokens_map.json',\n",
       " './home_cache/vocab.txt',\n",
       " './home_cache/added_tokens.json',\n",
       " './home_cache/tokenizer.json')"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "execution_count": 11
  },
  {
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-11-29T02:33:50.819932Z",
     "start_time": "2024-11-29T02:33:50.803413Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": "",
   "id": "e0e92d4253454056",
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "{'嘻': 1677, '语': 6427, '##籟': 18152, '##了': 13806, '絞': 5180, '订': 6370, 'cctv': 10099, '##儂': 14079, '##忆': 15611, '##颦': 20646, '惇': 2660, '##q': 8326, '徉': 2524, '##嵌': 15373, '##蜚': 19113, '幺': 2403, '##aine': 12554, 'けます': 11841, '##聖': 18526, 'ᄇ': 294, 'ㄞ': 659, '##ah': 9082, '##除': 20427, '##沧': 16828, '密': 2166, '##nse': 10996, '惜': 2667, '##瓶': 17543, '5d': 10406, '挠': 2912, 'fifa': 12130, '##継': 18253, '##柄': 16433, '︿': 7995, '咭': 1491, '歯': 3640, 'netflix': 10373, '边': 6804, '6a': 11692, '##诰': 19486, '坐': 1777, '埵': 1821, 'bella': 13192, '##dot': 12402, '##疗': 17602, '##祛': 17922, '##箴': 18114, '161': 9608, '纍': 5266, '鏢': 7129, '##迎': 19873, 'grace': 11587, '##颂': 20620, '芫': 5704, '豺': 6502, 'management': 10751, '澜': 4073, 'uhz': 11599, '##ani': 13154, 'factory': 12896, '##ex': 8870, '幼': 2405, 'tab': 10476, '##ラン': 12048, '狩': 4323, '跌': 6649, '##cp': 11057, '愕': 2693, '##ress': 11142, '##hn': 11781, '赝': 6613, '##㊣': 13726, '##檐': 16649, '##畴': 17590, '##в': 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      "21128\n",
      "2769\n",
      "2769\n",
      "['弱', '小', '的', '我', '也', '有', '大', '梦', '想', '！', '大', '家', '一', '起', '加', '油']\n",
      "[2483, 2207, 4638, 2769, 738, 3300, 1920, 3457, 2682, 8013, 1920, 2157, 671, 6629, 1217, 3779]\n",
      "['弱', '小', '的', '我', '也', '有', '大', '梦', '想', '！', '大', '家', '一', '起', '加', '油']\n"
     ]
    }
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    "# 还有更加便捷的实现的方式 \n",
    "ids=tokenizer.encode(sen)\n",
    "# bert 处理每个句子的时候，会给句子的头添加一个cls,句子的结尾添加sep. 如果不想要，使用add_special_tokens=False\n",
    "# ids=tokenizer.encode(sen, add_special_tokens=False)\n",
    "print(ids)\n",
    "\n",
    "# 将数据解码回来\n",
    "str_sen=tokenizer.decode(ids)\n",
    "print(str_sen)"
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      "[CLS] 弱 小 的 我 也 有 大 梦 想 ！ 大 家 一 起 加 油 [SEP]\n"
     ]
    }
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    "# step 5 填充与截断，\n",
    "# 填充 ，句子就变成了20个单词\n",
    "ids=tokenizer.encode(sen,padding=\"max_length\",max_length=20)\n",
    "print(ids)\n",
    "\n",
    "# 截断,句子就变成了5个单词\n",
    "ids=tokenizer.encode(sen,truncation=True,max_length=5)\n",
    "print(ids)"
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      "[101, 2483, 2207, 4638, 102]\n"
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    "# 其他输入部分\n",
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    "# 处理批量batch数据\n",
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      "  \"layer_norm_eps\": 1e-12,\n",
      "  \"max_position_embeddings\": 512,\n",
      "  \"model_type\": \"bert\",\n",
      "  \"num_attention_heads\": 12,\n",
      "  \"num_hidden_layers\": 3,\n",
      "  \"output_past\": true,\n",
      "  \"pad_token_id\": 0,\n",
      "  \"pooler_fc_size\": 768,\n",
      "  \"pooler_num_attention_heads\": 12,\n",
      "  \"pooler_num_fc_layers\": 3,\n",
      "  \"pooler_size_per_head\": 128,\n",
      "  \"pooler_type\": \"first_token_transform\",\n",
      "  \"position_embedding_type\": \"absolute\",\n",
      "  \"transformers_version\": \"4.39.0\",\n",
      "  \"type_vocab_size\": 2,\n",
      "  \"use_cache\": true,\n",
      "  \"vocab_size\": 21128\n",
      "}\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "execution_count": 33
  },
  {
   "metadata": {
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    "sen=\"弱小的我也有大梦想！\"\n",
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    },
    {
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      "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
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    },
    {
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    {
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     "text": [
      "{'input_ids': [101, 2483, 2207, 4638, 2769, 738, 3300, 1920, 3457, 2682, 8013, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}\n"
     ]
    }
   ],
   "execution_count": 34
  },
  {
   "metadata": {
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    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "outputs=model(**inputs,output_attentions=True)\n",
    "print(outputs)"
   ],
   "id": "f3549aa7bc9a3117",
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions(last_hidden_state=tensor([[[ 0.6804,  0.6664,  0.7170,  ..., -0.4102,  0.7839, -0.0262],\n",
      "         [-0.7378, -0.2748,  0.5034,  ..., -0.1359, -0.4331, -0.5874],\n",
      "         [-0.0212,  0.5642,  0.1032,  ..., -0.3617,  0.4646, -0.4747],\n",
      "         ...,\n",
      "         [ 0.0853,  0.6679, -0.1757,  ..., -0.0942,  0.4664,  0.2925],\n",
      "         [ 0.3336,  0.3224, -0.3355,  ..., -0.3262,  0.2532, -0.2507],\n",
      "         [ 0.6761,  0.6688,  0.7154,  ..., -0.4083,  0.7824, -0.0224]]],\n",
      "       grad_fn=<NativeLayerNormBackward0>), pooler_output=tensor([[-1.2646e-01, -9.8619e-01, -1.0000e+00, -9.8325e-01,  8.0238e-01,\n",
      "         -6.6268e-02,  6.6919e-02,  1.4784e-01,  9.9451e-01,  9.9995e-01,\n",
      "         -8.3051e-02, -1.0000e+00, -9.8866e-02,  9.9980e-01, -1.0000e+00,\n",
      "          9.9993e-01,  9.8291e-01,  9.5363e-01, -9.9948e-01, -1.3219e-01,\n",
      "         -9.9733e-01, -7.7934e-01,  1.0720e-01,  9.8040e-01,  9.9953e-01,\n",
      "         -9.9939e-01, -9.9997e-01,  1.4967e-01, -8.7627e-01, -9.9996e-01,\n",
      "         -9.9821e-01, -9.9999e-01,  1.9396e-01, -1.1277e-01,  9.9359e-01,\n",
      "         -9.9153e-01,  4.4752e-02, -9.8731e-01, -9.9942e-01, -9.9982e-01,\n",
      "          2.9360e-02,  9.9847e-01, -9.2019e-03,  9.9999e-01,  1.7111e-01,\n",
      "          4.5072e-03,  9.9998e-01,  9.9467e-01,  4.9724e-03, -9.0707e-01,\n",
      "          6.9056e-02, -1.8141e-01, -9.8831e-01,  9.9668e-01,  4.9800e-01,\n",
      "          1.2997e-01,  9.9895e-01, -1.0000e+00, -9.9990e-01,  9.9478e-01,\n",
      "         -9.9989e-01,  9.9906e-01,  9.9820e-01,  9.9990e-01, -6.8953e-01,\n",
      "          9.9990e-01,  9.9987e-01,  9.4563e-01, -3.7660e-01, -1.0000e+00,\n",
      "          1.3151e-01, -9.7371e-01, -9.9997e-01, -1.3229e-02, -2.9800e-01,\n",
      "         -9.9985e-01,  9.9662e-01, -2.0004e-01,  9.9997e-01,  3.6876e-01,\n",
      "         -9.9997e-01,  1.5462e-01,  1.9264e-01,  8.9871e-02,  9.9996e-01,\n",
      "          9.9998e-01,  1.5184e-01, -8.9714e-01, -2.1646e-01, -9.9922e-01,\n",
      "         -4.9491e-01,  9.9957e-01,  9.9998e-01, -9.9998e-01,  9.9995e-01,\n",
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      "         -9.9946e-01,  9.7542e-01,  1.4210e-01,  9.9955e-01,  1.0000e+00,\n",
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      "          9.9996e-01,  9.9962e-01,  9.7632e-01,  9.9998e-01, -8.6662e-01,\n",
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      "          [1.7755e-02, 1.2910e-04, 9.8209e-01,  ..., 2.9791e-10,\n",
      "           2.1697e-06, 2.7124e-07],\n",
      "          [2.1831e-02, 9.7443e-01, 1.5326e-04,  ..., 1.2469e-08,\n",
      "           7.8246e-08, 1.0876e-04],\n",
      "          ...,\n",
      "          [1.1508e-02, 3.0013e-09, 4.1517e-08,  ..., 1.5005e-04,\n",
      "           3.2545e-03, 1.7668e-04],\n",
      "          [2.4576e-01, 2.9066e-06, 6.4727e-08,  ..., 3.6932e-03,\n",
      "           4.7574e-04, 7.4964e-01],\n",
      "          [5.9086e-01, 1.3709e-07, 7.4794e-05,  ..., 2.6531e-05,\n",
      "           4.0552e-01, 2.6671e-03]],\n",
      "\n",
      "         [[1.6501e-01, 9.1225e-02, 2.5748e-02,  ..., 5.6965e-02,\n",
      "           9.7241e-02, 2.3059e-01],\n",
      "          [4.7152e-01, 3.2132e-01, 3.1023e-02,  ..., 8.9475e-03,\n",
      "           1.6842e-02, 9.4982e-02],\n",
      "          [4.8925e-01, 1.7736e-01, 1.9220e-01,  ..., 4.7800e-03,\n",
      "           1.3740e-02, 6.2175e-02],\n",
      "          ...,\n",
      "          [1.5545e-01, 6.1267e-02, 5.8145e-02,  ..., 6.8622e-02,\n",
      "           2.9527e-02, 2.9667e-02],\n",
      "          [5.5325e-02, 4.2133e-02, 2.3946e-02,  ..., 4.4306e-02,\n",
      "           8.8572e-02, 8.7771e-02],\n",
      "          [3.6468e-02, 3.9798e-02, 4.4089e-02,  ..., 8.2621e-02,\n",
      "           1.4462e-01, 1.2662e-01]],\n",
      "\n",
      "         ...,\n",
      "\n",
      "         [[7.0319e-01, 2.1875e-02, 4.0400e-02,  ..., 2.3610e-02,\n",
      "           2.3715e-02, 7.4948e-02],\n",
      "          [4.0515e-01, 3.2106e-01, 1.1058e-02,  ..., 1.2410e-02,\n",
      "           1.7615e-02, 1.0445e-01],\n",
      "          [5.8258e-01, 5.5240e-03, 5.3974e-03,  ..., 1.7208e-02,\n",
      "           2.5468e-02, 2.7251e-01],\n",
      "          ...,\n",
      "          [3.7059e-01, 4.3855e-02, 4.8776e-02,  ..., 2.4265e-01,\n",
      "           2.1269e-02, 7.7568e-02],\n",
      "          [1.2533e-01, 1.6208e-02, 3.0249e-02,  ..., 2.5662e-02,\n",
      "           4.0757e-01, 2.9812e-01],\n",
      "          [4.2679e-01, 4.2644e-02, 8.9271e-02,  ..., 1.3507e-02,\n",
      "           2.0495e-02, 1.4134e-01]],\n",
      "\n",
      "         [[9.7357e-01, 5.4136e-03, 3.0843e-03,  ..., 1.6786e-03,\n",
      "           2.3268e-03, 5.4027e-03],\n",
      "          [7.9612e-03, 7.2660e-02, 4.8077e-01,  ..., 4.1848e-03,\n",
      "           1.9911e-03, 6.7627e-03],\n",
      "          [1.4957e-03, 7.2041e-03, 1.7663e-02,  ..., 6.2025e-04,\n",
      "           4.2359e-03, 2.2025e-03],\n",
      "          ...,\n",
      "          [1.7129e-03, 4.9460e-04, 1.8233e-04,  ..., 6.1111e-03,\n",
      "           8.0681e-01, 1.7855e-01],\n",
      "          [2.0596e-02, 1.4022e-03, 1.1201e-03,  ..., 7.0329e-03,\n",
      "           1.0126e-01, 8.6120e-01],\n",
      "          [9.9354e-01, 6.1979e-05, 1.0303e-04,  ..., 2.0507e-04,\n",
      "           6.5383e-04, 5.1244e-03]],\n",
      "\n",
      "         [[4.2150e-01, 2.4260e-02, 1.9585e-02,  ..., 1.5905e-02,\n",
      "           3.2343e-02, 3.2890e-01],\n",
      "          [7.5474e-01, 1.1008e-01, 2.2799e-03,  ..., 4.7718e-03,\n",
      "           1.6809e-02, 6.7962e-03],\n",
      "          [4.3970e-02, 9.3117e-01, 6.5203e-03,  ..., 1.7745e-04,\n",
      "           1.1036e-03, 1.4444e-03],\n",
      "          ...,\n",
      "          [4.3447e-02, 1.1219e-03, 7.6249e-05,  ..., 2.7540e-02,\n",
      "           1.1937e-02, 6.7831e-03],\n",
      "          [3.4735e-01, 1.1213e-02, 1.3291e-02,  ..., 2.7917e-01,\n",
      "           1.3353e-01, 5.0572e-02],\n",
      "          [7.1003e-02, 1.5132e-03, 7.3035e-04,  ..., 2.2069e-02,\n",
      "           3.9020e-01, 5.0058e-01]]]], grad_fn=<SoftmaxBackward0>), tensor([[[[4.3653e-01, 1.2017e-02, 5.9486e-03,  ..., 6.0889e-03,\n",
      "           6.2510e-02, 4.1911e-01],\n",
      "          [4.9485e-01, 1.4810e-02, 3.5573e-03,  ..., 2.6525e-06,\n",
      "           7.7276e-03, 4.7143e-01],\n",
      "          [1.3883e-02, 9.7162e-01, 1.4196e-05,  ..., 1.7454e-07,\n",
      "           8.6182e-06, 1.3725e-02],\n",
      "          ...,\n",
      "          [3.9525e-02, 7.2211e-06, 4.0403e-06,  ..., 6.8149e-06,\n",
      "           2.1746e-03, 3.7589e-02],\n",
      "          [3.7276e-01, 8.1322e-04, 4.1047e-04,  ..., 1.7777e-01,\n",
      "           4.8129e-02, 3.6578e-01],\n",
      "          [4.3777e-01, 1.1416e-02, 5.8509e-03,  ..., 5.9089e-03,\n",
      "           6.3776e-02, 4.2000e-01]],\n",
      "\n",
      "         [[4.6678e-01, 1.0235e-02, 6.1202e-03,  ..., 6.2378e-03,\n",
      "           1.0923e-02, 4.4965e-01],\n",
      "          [2.9057e-01, 1.4343e-02, 1.1761e-02,  ..., 3.3617e-02,\n",
      "           1.1928e-01, 2.9151e-01],\n",
      "          [2.3338e-01, 2.3156e-02, 8.7420e-03,  ..., 6.2520e-02,\n",
      "           1.5599e-01, 2.3423e-01],\n",
      "          ...,\n",
      "          [3.0643e-01, 2.5059e-02, 1.2080e-02,  ..., 3.9024e-02,\n",
      "           1.5327e-01, 3.0960e-01],\n",
      "          [1.2985e-01, 2.9326e-02, 1.4902e-02,  ..., 9.5539e-02,\n",
      "           2.5447e-01, 1.3206e-01],\n",
      "          [4.6893e-01, 9.5607e-03, 5.7683e-03,  ..., 5.9750e-03,\n",
      "           1.0103e-02, 4.5207e-01]],\n",
      "\n",
      "         [[4.9365e-01, 4.6236e-03, 4.0628e-03,  ..., 1.9692e-03,\n",
      "           4.7649e-03, 4.5183e-01],\n",
      "          [4.0014e-01, 2.0960e-01, 9.1870e-03,  ..., 1.3033e-03,\n",
      "           6.6394e-04, 3.6989e-01],\n",
      "          [3.9738e-01, 1.1984e-01, 8.2242e-02,  ..., 1.2187e-03,\n",
      "           2.4011e-03, 3.7076e-01],\n",
      "          ...,\n",
      "          [2.4969e-01, 4.7297e-03, 2.8019e-04,  ..., 7.1960e-02,\n",
      "           4.7626e-03, 2.3028e-01],\n",
      "          [2.5165e-01, 1.1145e-03, 1.3995e-03,  ..., 1.8613e-03,\n",
      "           4.7934e-01, 2.3994e-01],\n",
      "          [4.9327e-01, 4.8001e-03, 4.1925e-03,  ..., 2.0644e-03,\n",
      "           4.7635e-03, 4.5095e-01]],\n",
      "\n",
      "         ...,\n",
      "\n",
      "         [[4.5285e-01, 9.8046e-03, 1.9008e-02,  ..., 1.4504e-02,\n",
      "           2.5172e-02, 4.2710e-01],\n",
      "          [2.7714e-01, 1.5313e-02, 2.6586e-02,  ..., 1.8827e-02,\n",
      "           1.9736e-02, 2.7695e-01],\n",
      "          [2.5708e-01, 7.3269e-03, 1.1370e-02,  ..., 1.5365e-02,\n",
      "           2.2514e-02, 2.6464e-01],\n",
      "          ...,\n",
      "          [4.4378e-01, 2.6481e-03, 2.3780e-03,  ..., 2.4616e-02,\n",
      "           4.9823e-02, 4.5435e-01],\n",
      "          [4.2933e-01, 1.6639e-02, 7.7778e-03,  ..., 1.6536e-02,\n",
      "           4.9764e-02, 4.2995e-01],\n",
      "          [4.5464e-01, 9.4518e-03, 1.8229e-02,  ..., 1.3868e-02,\n",
      "           2.4021e-02, 4.2919e-01]],\n",
      "\n",
      "         [[4.9040e-01, 4.7597e-03, 2.2697e-03,  ..., 1.4708e-03,\n",
      "           5.1065e-03, 4.6151e-01],\n",
      "          [4.4746e-01, 1.8176e-02, 1.2351e-02,  ..., 4.3363e-03,\n",
      "           9.6561e-03, 4.4103e-01],\n",
      "          [3.5675e-01, 4.1090e-02, 2.7275e-02,  ..., 1.2361e-02,\n",
      "           3.0071e-02, 3.4211e-01],\n",
      "          ...,\n",
      "          [1.8479e-01, 5.4278e-02, 3.6304e-02,  ..., 1.0251e-02,\n",
      "           8.2401e-02, 1.8141e-01],\n",
      "          [1.3622e-01, 5.0552e-02, 4.2730e-02,  ..., 1.3541e-02,\n",
      "           9.1346e-02, 1.3696e-01],\n",
      "          [4.8996e-01, 4.8203e-03, 2.2924e-03,  ..., 1.5024e-03,\n",
      "           5.0243e-03, 4.6148e-01]],\n",
      "\n",
      "         [[4.7184e-01, 6.5952e-03, 1.4942e-02,  ..., 2.0033e-03,\n",
      "           8.9569e-03, 4.5821e-01],\n",
      "          [2.8745e-01, 6.4402e-02, 5.5145e-02,  ..., 5.8005e-02,\n",
      "           3.4206e-02, 2.8082e-01],\n",
      "          [3.6048e-01, 8.8082e-02, 3.8540e-02,  ..., 1.2227e-02,\n",
      "           1.3103e-02, 3.4988e-01],\n",
      "          ...,\n",
      "          [2.8444e-01, 2.5244e-01, 1.4736e-02,  ..., 8.4384e-03,\n",
      "           1.0795e-02, 2.8038e-01],\n",
      "          [2.2920e-01, 8.9625e-02, 2.8974e-02,  ..., 1.2092e-02,\n",
      "           3.2623e-02, 2.2609e-01],\n",
      "          [4.7172e-01, 6.4383e-03, 1.5023e-02,  ..., 1.9758e-03,\n",
      "           8.8361e-03, 4.5832e-01]]]], grad_fn=<SoftmaxBackward0>), tensor([[[[3.2780e-01, 2.6365e-02, 3.2871e-02,  ..., 9.6133e-03,\n",
      "           1.0898e-01, 3.2316e-01],\n",
      "          [4.5742e-01, 3.5140e-02, 2.2830e-02,  ..., 2.0939e-03,\n",
      "           4.4799e-03, 4.5110e-01],\n",
      "          [4.8155e-01, 1.6324e-02, 9.9996e-03,  ..., 1.1973e-03,\n",
      "           3.4325e-03, 4.7338e-01],\n",
      "          ...,\n",
      "          [2.7153e-01, 6.4185e-02, 2.8570e-02,  ..., 4.9459e-03,\n",
      "           6.7410e-03, 2.6692e-01],\n",
      "          [1.8439e-01, 3.0287e-02, 2.7450e-02,  ..., 1.5050e-02,\n",
      "           7.3344e-02, 1.8221e-01],\n",
      "          [3.2881e-01, 2.6313e-02, 3.2750e-02,  ..., 9.6148e-03,\n",
      "           1.0816e-01, 3.2417e-01]],\n",
      "\n",
      "         [[1.8750e-02, 6.2589e-02, 2.2339e-02,  ..., 5.5634e-02,\n",
      "           3.3249e-01, 1.8649e-02],\n",
      "          [3.1858e-01, 8.1700e-02, 2.1848e-01,  ..., 6.8917e-03,\n",
      "           1.1892e-03, 3.1426e-01],\n",
      "          [8.9934e-02, 8.1036e-01, 3.1089e-03,  ..., 8.8777e-05,\n",
      "           1.2451e-04, 8.9184e-02],\n",
      "          ...,\n",
      "          [4.2126e-01, 9.0581e-03, 1.5826e-03,  ..., 6.9298e-03,\n",
      "           5.4294e-03, 4.1756e-01],\n",
      "          [8.6954e-02, 1.5984e-01, 1.7643e-02,  ..., 3.6726e-01,\n",
      "           2.2709e-02, 8.6116e-02],\n",
      "          [1.8880e-02, 6.2910e-02, 2.2460e-02,  ..., 5.5693e-02,\n",
      "           3.3281e-01, 1.8778e-02]],\n",
      "\n",
      "         [[4.4325e-01, 1.9266e-03, 7.8245e-04,  ..., 1.6809e-03,\n",
      "           8.7054e-02, 4.4051e-01],\n",
      "          [4.3983e-01, 3.2083e-02, 3.4782e-02,  ..., 4.1581e-03,\n",
      "           7.0871e-04, 4.3195e-01],\n",
      "          [4.4349e-01, 1.5942e-02, 5.0625e-02,  ..., 1.1889e-02,\n",
      "           1.2361e-03, 4.3593e-01],\n",
      "          ...,\n",
      "          [4.4214e-01, 3.2768e-03, 8.1812e-03,  ..., 5.7091e-02,\n",
      "           2.4541e-03, 4.3559e-01],\n",
      "          [3.9564e-01, 2.1476e-02, 2.0576e-02,  ..., 3.3113e-02,\n",
      "           2.6663e-02, 3.9208e-01],\n",
      "          [4.4326e-01, 1.9491e-03, 7.8429e-04,  ..., 1.6953e-03,\n",
      "           8.6944e-02, 4.4053e-01]],\n",
      "\n",
      "         ...,\n",
      "\n",
      "         [[4.1120e-02, 1.0956e-01, 6.5788e-02,  ..., 1.1601e-01,\n",
      "           1.0126e-01, 4.0739e-02],\n",
      "          [3.2548e-01, 3.4923e-02, 4.0616e-02,  ..., 2.6153e-02,\n",
      "           3.6910e-03, 3.2213e-01],\n",
      "          [3.1822e-01, 3.9943e-02, 1.7110e-02,  ..., 1.6980e-02,\n",
      "           5.5877e-03, 3.1424e-01],\n",
      "          ...,\n",
      "          [4.9317e-01, 5.5938e-04, 3.0690e-04,  ..., 2.8318e-03,\n",
      "           4.3566e-03, 4.8936e-01],\n",
      "          [4.5793e-01, 7.9626e-03, 7.1378e-03,  ..., 1.5483e-02,\n",
      "           2.1822e-02, 4.5539e-01],\n",
      "          [4.1556e-02, 1.0989e-01, 6.5843e-02,  ..., 1.1542e-01,\n",
      "           1.0105e-01, 4.1171e-02]],\n",
      "\n",
      "         [[4.4587e-02, 3.3572e-02, 6.0335e-02,  ..., 1.3603e-01,\n",
      "           2.4219e-01, 4.4369e-02],\n",
      "          [4.8535e-01, 2.0157e-02, 6.9701e-03,  ..., 4.0497e-04,\n",
      "           6.0358e-04, 4.8044e-01],\n",
      "          [4.4549e-01, 6.5994e-02, 3.4387e-02,  ..., 6.7095e-04,\n",
      "           1.3239e-03, 4.3875e-01],\n",
      "          ...,\n",
      "          [1.5787e-01, 1.8229e-02, 7.8358e-03,  ..., 9.8154e-03,\n",
      "           8.2203e-03, 1.5449e-01],\n",
      "          [1.4511e-01, 3.5189e-02, 2.2744e-02,  ..., 2.9217e-02,\n",
      "           4.7360e-02, 1.4272e-01],\n",
      "          [4.4703e-02, 3.3379e-02, 6.0043e-02,  ..., 1.3702e-01,\n",
      "           2.4263e-01, 4.4484e-02]],\n",
      "\n",
      "         [[1.6944e-01, 3.7057e-02, 2.3734e-02,  ..., 4.7385e-02,\n",
      "           2.5237e-01, 1.6619e-01],\n",
      "          [3.4206e-01, 9.6887e-03, 1.2336e-01,  ..., 6.0542e-03,\n",
      "           8.7858e-03, 3.3832e-01],\n",
      "          [3.6341e-01, 5.1030e-03, 7.5189e-03,  ..., 7.5258e-04,\n",
      "           3.7137e-03, 3.5974e-01],\n",
      "          ...,\n",
      "          [4.8867e-01, 2.6738e-04, 3.1088e-04,  ..., 9.8989e-04,\n",
      "           1.7910e-02, 4.8671e-01],\n",
      "          [4.0732e-01, 3.8137e-02, 9.6832e-03,  ..., 4.4490e-02,\n",
      "           2.2998e-02, 4.0793e-01],\n",
      "          [1.7047e-01, 3.6989e-02, 2.3646e-02,  ..., 4.6833e-02,\n",
      "           2.5233e-01, 1.6721e-01]]]], grad_fn=<SoftmaxBackward0>)), cross_attentions=None)\n"
     ]
    }
   ],
   "execution_count": 37
  },
  {
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-11-29T03:22:13.900143Z",
     "start_time": "2024-11-29T03:22:13.897593Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "# 取出最后一层的输出结果\n",
    "print(outputs.last_hidden_state.size())\n",
    "# 为啥有12个单词/。弱小的我也有大梦想！ 一共10个单词，然后加上 头cls ,和尾部 sep，一共12个单词，所以有12个单词的输出"
   ],
   "id": "1e33714561a8bbb7",
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "torch.Size([1, 12, 768])\n"
     ]
    }
   ],
   "execution_count": 38
  },
  {
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-11-29T03:24:48.706641Z",
     "start_time": "2024-11-29T03:24:47.259617Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "from transformers import  AutoModelForSequenceClassification\n",
    "clz_model= AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(\"hfl/rbt3\")\n",
    "\n",
    "print(clz_model(**inputs))"
   ],
   "id": "5ccaa2f6ba5a78ff",
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Some weights of BertForSequenceClassification were not initialized from the model checkpoint at hfl/rbt3 and are newly initialized: ['classifier.bias', 'classifier.weight']\n",
      "You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "SequenceClassifierOutput(loss=None, logits=tensor([[0.8901, 0.5586]], grad_fn=<AddmmBackward0>), hidden_states=None, attentions=None)\n"
     ]
    }
   ],
   "execution_count": 39
  },
  {
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-11-29T06:14:34.422275Z",
     "start_time": "2024-11-29T06:14:26.543614Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "from  datasets import load_dataset\n",
    "from datasets import DownloadConfig\n",
    "# 加载数据集\n",
    "# 制定下载路径\n",
    "\n",
    "ds = load_dataset(\"madao33/new-title-chinese\",cache_dir=\"data_cache/\")\n",
    "\n",
    "print(ds)\n",
    "\n"
   ],
   "id": "5d8e780a779b90fb",
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Generating train split:   0%|          | 0/5850 [00:00<?, ? examples/s]"
      ],
      "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
       "version_major": 2,
       "version_minor": 0,
       "model_id": "12c9b35059674279a8d686d24616a215"
      }
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Generating validation split:   0%|          | 0/1679 [00:00<?, ? examples/s]"
      ],
      "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
       "version_major": 2,
       "version_minor": 0,
       "model_id": "1e8d5b50971148dba80f3ad2003e52ca"
      }
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "DatasetDict({\n",
      "    train: Dataset({\n",
      "        features: ['title', 'content'],\n",
      "        num_rows: 5850\n",
      "    })\n",
      "    validation: Dataset({\n",
      "        features: ['title', 'content'],\n",
      "        num_rows: 1679\n",
      "    })\n",
      "})\n"
     ]
    }
   ],
   "execution_count": 1
  },
  {
   "metadata": {
    "jupyter": {
     "is_executing": true
    },
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-11-29T09:02:40.794916Z",
     "start_time": "2024-11-29T08:38:57.918847Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "from transformers import AutoModelForSequenceClassification\n",
    "\n",
    "model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(\"hfl/rbt3\",num_labels=2,cache_dir='home_cache')\n",
    "\n",
    "print(model)"
   ],
   "id": "5d35441622f023a7",
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/opt/anaconda3/envs/llm/lib/python3.10/site-packages/huggingface_hub/file_download.py:797: FutureWarning: `resume_download` is deprecated and will be removed in version 1.0.0. Downloads always resume when possible. If you want to force a new download, use `force_download=True`.\n",
      "  warnings.warn(\n"
     ]
    }
   ],
   "execution_count": null
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 2
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython2",
   "version": "2.7.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}
